按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法技术

本发明专利技术涉及一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其中包括根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；为视频内容的各个类别匹配编码子模式；为各个编码子模式匹配色度失重权重因子；根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失重权重因子进行编码。本发明专利技术所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。

Video compression method adaptively adjusting the weight factor of color distortion based on video content

The present invention relates to a video compression method that adaptively adjusts color distortion weight factor according to video content, which includes dividing video content into multiple categories according to the features of video content and preset classification conditions; presetting multiple encoding modes and encoding submodes in each encoding mode; for each video content. Category matching coding submode; matching color weight loss weighting factor for each encoding submode; coding based on the category of video content, using matched encoding subpatterns and matched chromaticity weight loss weighting factors respectively. The encoding method adopted by the invention is more helpful to select the optimal coding mode well for the RDCost based coding mode selection mechanism, and effectively improve the overall coding efficiency.

【技术实现步骤摘要】
按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法
本专利技术涉及视频压缩
，具体是指一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法。
技术介绍
近年来，随着人类社会进入人工智能、大数据、虚拟现实、增强现实、混合现实、云计算、移动计算、云-移动计算、4G/5G通讯的时代，超高清(4K)和特超高清(8K)图像分辨率的传统视频、监控视频、娱乐媒体、社交媒体、医学图像、消费者拍摄的图像/视频、各种新形态的数据等多媒体数据量与日剧增，已成为互联网大数据的主要数据形式。随着多媒体大数据的广泛应用，如何对多媒体数据进行超高压缩比和极高质量的数据压缩技术成为必不可少的技术。多媒体大数据的广泛应用也产生了各种新类型的数据集。YUV色彩格式也称YCbCr色彩格式，是视频数据集的一种常见的格式，一般由一个亮度(luma)分量及两个色度(chroma)分量共三个分量组成。YUV色彩格式又可根据是否对色度分量进行下采样再细分成若干种子格式：1个像素由1个Y分量、1个U分量、1个V分量组成的YUV4:4:4像素色彩格式；左右相邻的2个像素由2个Y分量、1个U分量、1个V分量组成的YUV4:2:2像素色彩格式；左右上下相邻按2x2空间位置排列的4个像素由4个Y分量、1个U分量、1个V分量组成的YUV4:2:0像素色彩格式。一个分量一般用1个8～16比特的数字来表示。YUV4:2:2像素色彩格式和YUV4:2:0像素色彩格式都是对YUV4:4:4像素色彩格式施行色度分量的下采样得到。一个像素分量也称为一个像素样值(pixelsample)或简单地称为一个样值(sample)。为适应各种新类型的数据集中一帧图像内各部分不同的图像内容与性质，最新国际视频压缩标准HEVC和我国第二代数字音视频编码技术标准AVS2中，对一帧图像进行编码时，把一帧图像划分成若干块MxM像素的子图像，称为“编码单元(CodingUnit简称CU)”，以CU为基本编码单位，对子图像一块一块进行编码。常用的M的大小是8，16，32，64。因此，对一个视频图像序列进行编码就是对各个编码单元依次进行编码。一帧图像内各CU的大小可以是不同的，有的是8x8，有的是64x64，等等。为了使不同大小的CU能够无缝拼接起来，一帧图像总是先划分成大小完全相同具有NxN像素的“最大编码单元(LargestCodingUnit简称LCU)”，然后每个LCU再进一步划分成多个大小不一定相同的CU。例如，一帧图像先划分成大小完全相同的64x64像素的LCU(N＝64)。其中某个LCU由3个32x32像素的CU和4个16x16像素的CU构成。而另一个LCU由2个32x32像素的CU、3个16x16像素的CU和20个8x8像素的CU构成。对一帧图像进行编码，就是依次对一个一个CU进行编码。各种新类型的数据集的图像区域具有不同的性质，需要用不同的模式编码(比如帧内模式、帧间模式、帧内块复制(IntraBlockCopy,IBC)、Palette模式、串匹配(预测)模式)。HEVC和AVS2中都采用基于率失真值(RateDistortioncost,RDCost)的编码模式选择机制，对于不同的图像区域自适应选择最佳编码模式。设mi表示不同编码模式，S(m)表示编码模式的集合，m*表示当前CU选中的最佳模式，D(mi)与R(mi)分别表示对当前CU用模式mi编码获得的失真与比特数。基于RDCost的编码模式选择机制就是遍历S(m)中所有mi，对当前CU用编码模式mi进行编码，获得RDcost值，从中选择最小者作为m*。RDcost值的计算方式和基于RDCost的编码模式选择机制的一个例如下：其中，λ表示失真与比特数的权重因子；D(mi)一般采用像素的三个分量绝对值差的和(sumofabsolutedifference,SAD)或者差的平方和(sumofsquarederror,SSE)的计算方式；RDcost值等于D(mi)+λ*R(mi)。设当前编码CU的宽和高分别为w和h，Lx,y和PLx,y分别表示当前编码CU中的x，y坐标的像素的亮度分量和亮度分量的预测值，Cx,y＝(Ux,y,Vx,y)和PCx,y＝(PUx,y,PVx,y)分别表示当前编码CU中的x，y坐标的像素的两个色度分量和两个色度分量的预测值。设α表示色度失真权重因子，一种D(mi)计算方式的例子是：其中，亮度分量的预测值PLx,y和两个色度分量的预测值PUx,y，PVx,y通常随编码模式mi而变，即不同的编码模式可能有不同的预测值。为了进一步提高编码效率，不同编码模式mi可能有多种子模式mi1、mi2…min。比如，帧间模式有2N×2N和N×N划分的skip/direct子模式、不划分子模式(2N×2N)、水平划分子模式(2N×N)、垂直划分子模式(N×2N)、不规则划分子模式(2N×nU、2N×nD、nL×2N、nR×2N)和四等分划分子模式(N×N)的帧间预测子模式.在现有数据压缩技术中，对于不同的编码模式，失真计算方式采用同样的色度失真权重因子来计算失真，即公式(2)中对于不同的mi，α是常数，不随编码模式mi而变化。对于各种新型应用中遇到的很多新类型的数据，不同图像区域具有不同的性质，利用不同的模式编码后存在不同程度的失真。这些失真会对后续编码单元的模式选择产生不同程度的影响，对不同模式乃至子模式的亮度分量与色度分量采用常数色度失真权重因子会导致基于RDCost模式选择机制不能很好地选择出最佳模式，从而导致压缩效率不高。
技术实现思路
本专利技术提供了一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其目的在于克服现有技术中的缺陷，所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。为了实现上述目的，本专利技术具有如下构成：该按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，包括如下步骤：根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；为视频内容的各个类别匹配编码子模式；为各个编码子模式匹配色度失重权重因子；根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失重权重因子进行编码。可选地，ci,1≤i≤n,n≥2表示视频内容的各个类别；αcimjk表示与类别ci，编码模式mj,1≤j≤J，模式mj的子模式mjk,1≤k≤Kj相对应的色度失真权重因子；所述根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别，包括如下步骤：当所述编码单元的特征满足预定的第i个条件，当前编码单元归为类别ci。。可选地，视频中的数据包括如下一种数据或其组合：一维数据；二维数据；多维数据；图形；分维图形；图像；图像的序列；视频；三维场景；持续变化的三维场景的序列；虚拟现实的场景；持续变化的虚拟现实的场景的序列；像素形式的图像；图像的变换域数据；二维或二维以上字节的集合；二维或二维以上比特的集合；像素的集合；三分量像素Y，U，V的集合；三分量像素Y，Cb，Cr的集合；三分量像素Y，Cg，Co的集合；色度分量为如下一种：U、V两个分量；或者第一色度差、第二色度差两个分量；或者第一色度、第二色度两个分量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；为视频内容的各个类别匹配编码子模式；为各个编码子模式匹配色度失重权重因子；根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失重权重因子进行编码。

【技术特征摘要】
1.一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；为视频内容的各个类别匹配编码子模式；为各个编码子模式匹配色度失重权重因子；根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失重权重因子进行编码。2.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，ci,1≤i≤n,n≥2表示视频内容的各个类别；αcimjk表示与类别ci，编码模式mj,1≤j≤J，模式mj的子模式mjk,1≤k≤Kj相对应的色度失真权重因子；所述根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别，包括如下步骤：当所述编码单元的特征满足预定的第i个条件，当前编码单元归为类别ci。。3.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，视频中的数据包括如下一种数据或其组合：一维数据；二维数据；多维数据；图形；分维图形；图像；图像的序列；视频；三维场景；持续变化的三维场景的序列；虚拟现实的场景；持续变化的虚拟现实的场景的序列；像素形式的图像；图像的变换域数据；二维或二维以上字节的集合；二维或二维以上比特的集合；像素的集合；三分量像素Y，U，V的集合；三分量像素Y，Cb，Cr的集合；三分量像素Y，Cg，Co的集合；色度分量为如下一种：U、V两个分量；或者第一色度差、第二色度差两个分量；或者第一色度、第二色度两个分量；或者色度差蓝、色度差红两个分量；或者色度差绿、色度差橙两个分量；数据为图像、图像的序列、视频时，所述视频内容包括编码块或解码块，所述编码块或解码块包括以下至少一种：一组图像、预定数目的若干幅图像、一幅图像、一帧图像、一场图像、图像的子图像、条带、宏块、最大编码单元、编码树单元、编码单元、的子区域、预测单元、变换单元。4.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述视频内容的特征包括如下一种或其组合：编码块的纹理；或编码块的像素值；或编码块的不同像素值总数目；或编码块的直方图分布；或像素值或分量值的频率；或编码块的预测方向；或编码块或像素值的参考(引用)频率；或编码块或像素值的重要程度；或与编码块具有相同图像坐标位置的邻近图像编码块的编码模式或与编码块具有邻近图像坐标位置的邻近图像编码块的编码模式或编码块的特征的平均值；或编码块的特征的最大值；或编码块的特征的最小值；或编码块的特征的总和；或编码块的特征的差值；或编码块的特征的均方差；或编码块的特征所占总体的比例；或编码块像素值组成的二维矩阵的特征值或特征向量；或满足一种或一组预定条件的编码块的数目；或当前编码图像与邻近帧图像的特征的差值；或当前编码图像与前一帧图像的特征的差值；或当前编码图像与邻近帧图像的特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码图像与前一帧图像的特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码树单元与前一帧图像的相同位置编码树单元特征差值为预定值的CU的数目；或当前编码树单元与邻近位置编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码树单元与左边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码树单元与右边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码树单元与上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码树单元与左上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码树单元与右上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；或当前编码块的最大特征值与最小特征值之差；或当前编码块的特征值为预定值的数目的比例；或当前编码块的特征值为最大n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；或当前编码块的特征值为最小n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；或当前编码块的特征值为数目最多n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；或当前编码块的特征值为数目最少n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例。5.根据权利要求2所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述预定的条件是下列条件之一或其组合：视频内容的特征取值大于一个预定值；或者视频内容的特征取值小于一个预定值；或者视频内容的特征取值等于一个预定值；或者视频内容的特征取值在两个预定值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵利平，林涛，胡珂立，沈士根，周海平，肖立国，
申请(专利权)人：绍兴文理学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33